Python вопросы с собеседований

Python научился разбирать JSON со скоростью 65,7 ГБ/с. И всё это в одном процессе

Здесь показано как использовать свободную многопоточность Python 3.14 и библиотеку fastsimdjson для экстремально быстрой обработки JSON.

В эксперименте обработали 7,6 ГБ данных и 2,2 млн событий GitHub.

Результаты на сервере с 64 ядрами Intel Xeon:

| Парсер | Скорость |
|---|---:|
| Python `json` | 3,17 ГБ/с |
| `msgspec` | 24,6 ГБ/с |
| `fastsimdjson` | 29,8 ГБ/с |
| `fastsimdjson` Lazy | **65,7 ГБ/с** |

На одном ядре Lazy-режим показал 2,13 ГБ/с против 0,18 ГБ/с у стандартного json.

В чём секрет?

fastsimdjson использует SIMD-оптимизации и многопоточность. А режим lazy=True создаёт Python-объекты только для тех полей JSON, которые действительно нужны программе.

В результате обработка 7,6 ГБ данных заняла около 0,12 секунды.

Установка:

pip install fastsimdjson

Для эксперимента использовался Python 3.14.6 в free-threaded-сборке без GIL.

Бенчмарк: https://github.com/lemire/fastsimdjson

Исследование: https://lemire.me/blog/2026/10/12/parsing-json-at-tens-of-gigabytes-per-second-in-python/

Python: задача, на которой легко ошибиться даже опытному разработчику 🧠

Что выведет этот код?

a = [0, 1, 2]
i = 0

i, a[i] = 1, a[i] + 10

print(a, i)

Варианты:

A

[10, 1, 2] 1

B

[0, 10, 2] 1

C

[0, 1, 12] 1

D

IndexError

Здесь проверяется неочевидная особенность Python: порядок вычисления правой части множественного присваивания и последовательность присваивания целевых переменных.

У задачи есть подвох, связанный с тем, в какой момент Python вычисляет индекс a[i].

Какой вариант правильный? Объясните порядок выполнения по шагам.

🖥️ Черная пятница на Stepik на один из лучших курсов по контейнеризации!

Если давно хотел разобраться в теме, но постоянно откладывал или терялся среди десятков материалов, этот курс на Stepik поможет выстроить обучение последовательно.

Что получишь:
- Понятные объяснения без лишней воды.
- Практические задания для закрепления знаний.
- Возможность учиться в удобном темпе.
- Структурированный подход вместо хаотичного поиска информации.

Подойдёт тем, кто начинает с нуля или хочет систематизировать знания.

Начни прокачивать навыки уже сейчас:

https://stepik.org/course/303477/